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一种新的声速剖面结构参数化方法 被引量:16
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作者 张旭 张永刚 +1 位作者 张健雪 董楠 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期54-60,共7页
在Munk模型和GDEM模型的基础上,提出了一种新的声速剖面结构参数化模型,即分层声速剖面模型(LSSPM)。模型用含9个参数的四层分段函数分别描述混合层、主跃层、深海声道层和深海等温层的声速结构,形式简明、直观。数值实验结果表明,LSSP... 在Munk模型和GDEM模型的基础上,提出了一种新的声速剖面结构参数化模型,即分层声速剖面模型(LSSPM)。模型用含9个参数的四层分段函数分别描述混合层、主跃层、深海声道层和深海等温层的声速结构,形式简明、直观。数值实验结果表明,LSSPM模型对声速剖面的拟合可达到较高的精度,且对于中国周边的深海和浅海区域有较好的适用性。 展开更多
关键词 声速剖面 Munk模型 gdem模型 经验正交函数(EOF) 分层声速剖面模型(LSSPM)
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经验正交函数与广义数值环境模式重构声速剖面的比较 被引量:6
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作者 张旭 张永刚 +1 位作者 张胜军 吴世华 《应用声学》 CSCD 北大核心 2010年第2期115-121,共7页
本文利用Argo资料对经验正交函数(EOF)和GDEM模式拟合声速剖面的效果进行了比较。结果表明,两种方法都能较好地重构局地声速剖面。EOF方法的拟合精度与选取的EOF阶数有关,阶数越高,精度越高;GDEM模式的拟合精度介于EOF的前5阶到前10阶... 本文利用Argo资料对经验正交函数(EOF)和GDEM模式拟合声速剖面的效果进行了比较。结果表明,两种方法都能较好地重构局地声速剖面。EOF方法的拟合精度与选取的EOF阶数有关,阶数越高,精度越高;GDEM模式的拟合精度介于EOF的前5阶到前10阶之间。EOF易受到样本数量和采样深度的限制,难以提供完整的声速剖面;而GDEM模式能够将剖面扩展到更深的深度,与仅有上层海洋采样数据的声速剖面相比,结合深海水团的信息可使拟合结果达到更高的精度。 展开更多
关键词 声速剖面 经验正交函数(EOF) 广义数值环境模式 地转海洋学实时观测阵
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Seasonal Variability in the Kuroshio Extension Current System
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作者 LAN Jian, XU Long, GUO PeifangPhysical Oceanography Laboratory, Ocean University of China, Qingdao 266003, P.R.China 《Journal of Ocean University of Qingdao》 2003年第2期129-133,共5页
Based on the GDEM hydrographic data with a resolution of 0.5°× 0.5°, the current system (Kuroshio south of Japan and Kuroshio Extension east of Japan) is determined by using the P-Vector Method, and its... Based on the GDEM hydrographic data with a resolution of 0.5°× 0.5°, the current system (Kuroshio south of Japan and Kuroshio Extension east of Japan) is determined by using the P-Vector Method, and its seasonal variability is investigated. The Kuroshio Meander south of Japan, the two lee-wave meanders in the Kuroshio Extension and the bifurcation of the Kuroshio Extension are properly presented. The path of the Kuroshio Meander, the position of the second (east) meander in the Kuroshio Extension and the bifurcation of the Kuroshio Extension display evident seasonal variation. 展开更多
关键词 Kuroshio Extension CURRENT seasonal variability generalized digital environmental model (gdem)
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